基于多源数据的食源性疾病实时预警技术体系研究

主要研究内容

研究基于本体的多层次标准化食品词库，通过动态语料库构建及自学习机制实现食品分类词库的动态更新；融合前置课题的数据成果，基于食源性疾病监测报告系统及国家食源性疾病溯源网络（TraNetChina）平台相关数据，研究多尺度、多粒度食源性疾病数据模型；根据病例分布特点，研究食源性疾病暴发模式，给出食源性疾病在不同时空约束下的流行特点，并为归因分析及预警提供特征知识；利用深度学习方法，研究食源性疾病归因模型及预警模型；在相关技术体系的研究基础上，利用大数据方法，研究并构建食源性疾病大数据分析和预警平台。

研究成果

TBA.

人员

杜一

副研究员,大数据部副主任。研究兴趣为大规模时空数据可视分析、图数据挖掘（知识图谱）、人机交互技术

崔文娟

研究兴趣为数据挖掘、生物信息学

王寒雪

2018级硕士研究生